Охватить спонсируемый этот пост.
В современной разработке приложений на фронте две вещи, несомненно, верны: системы более сложны, а пользователи менее прощают, чем когда -либо прежде.
Ожидания в отношении скорости, надежности и беспрепятственного опыта невы высоки. И все же, инструменты, которые команды используют для понимания и улучшения этого опыта, остаются глубоко залиты.
С одной стороны, у вас есть инструменты классической аналитики продуктов (например, MixPanel и амплитуда). Тип данных, с которыми вы получаете, отлично рассказывают вам, что делают пользователи и куда они бросают. Они обычно фокусируются на анализе воронки и являются необходимыми для инструментария менеджера продукта.
С другой стороны, у вас есть традиционные инструменты наблюдения. Они преуспевают в том, чтобы сообщить вам, как система или приложение работает под капотом, сосредотачиваясь на технической телеметрии, такой как журналы, метрики и следы. Они вписываются прямо в сферу инженерии, и в течение долгого времени были довольно ограничены командами по инженерным командам, причем инженеры -фронтальные инженеры использовали только практику наблюдения в последнее время.
Оба типа инструментальных измерений через другую линзу, как успешно приложение может предоставить то, что оно предназначено.
Тем не менее, аналитика продукта и техническая наблюдаемость традиционно проживали в отдельных мирах, залитые в разные команды. Это проблема, потому что ни один из них не рассказывает полную историю самостоятельно.
Современный способ построения применений требует более сплоченного подхода, который Tethers технические и поведенческие элементы. Нам необходимо преодолеть разрыв между аналитикой продукта и наблюдаемостью, чтобы по -настоящему понять и в конечном итоге оптимизировать опыт конечного пользователя.
Ограничения полагаться только на данные о продукте
Проблема с традиционной аналитикой продукта заключается в том, что они оптимизированы для визуального и взаимодействия. Веселы, сбросы и карты взаимодействия подчеркивают, где происходит трение, но мало говорите о том, почему. Эти инструменты редко учитывают производительность — и когда они это делают, это часто через общие пороги, такие как: «Если это займет более двух секунд, пользователи несчастны».
Но это предположение не задерживается на практике. Реальность гораздо более нюансирована, а базовые линии общей производительности часто не переводят в разные отрасли и типы приложений.
Например, пользователи могут переносить двухсекундную задержку на подаче контента, но отказаться от поток оформления заказа в течение дополнительных 300 миллисекунд. Контекст имеет значение. Без подключения технической эффективности с поведенческими переменными, команды остаются догадываться.
Опираясь исключительно на инструменты анализа продуктов, часто создает разочаровывающую цикл между менеджерами по продуктам, дизайнерами и инженерами, которые не могут адекватно решить проблемы.
Это ситуация, с которой многие менеджеры продукта знакомы, и это часто так:
«Инструмент аналитики продуктов говорит вам, что ваш показатель взаимодействия с пользователем не является тем, как вы хотите, но не дает никакого представления о том, почему. Вы идете в инженерную команду, и они говорят:« Расскажите нам, что изменить ». Без технического направления из вашего инструмента вы не можете дать им ответ. Позже вы застряли впустую еще два спринта, проходящие через тот же процесс, надеясь, что «на этот раз мы изменим значение». И все время, какой -то фронтальный компонент был шатким, непоследовательным и медленным, о котором вы бы знали, если бы вы смогли собирать технические данные наряду с аналитикой продукта ».
Если это звучит знакомо, то вы, вероятно, испытали ограничения аналитики продукта из первых рук.
Ограничения традиционных данных об наблюдении
Традиционные инструменты наблюдения также имеют свой собственный набор ограничений.
В то время как метрики, журналы и трассы являются отличным окном для здоровья программного обеспечения, они не дают большого понимания влияния программного обеспечения на пользователя. Они по своей природе низко контекст, предназначенные для работы для инженеров с глубоким пониманием технической работы. Огромная причина этого заключается в том, что наблюдаемость как практика началась на бэкэнд, и лишь недавно она развивалась и адаптировалась, чтобы рассмотреть совершенно другой и гораздо менее контролируемый мир программного обеспечения.
Возьмем, к примеру, типичные показатели наблюдения вокруг производительности конечной точки API. Хотя конечная точка, критическая для функции приложения, такой как поиск продукта, может быть здоровым и эксплуатационным, контент, предназначенный для устройства пользователя, может быть отложено из -за проблем с рендерингом. Это приводит к плохой производительности и потенциальному отказу от пользователей, которые традиционные инструменты наблюдения могут даже не заметить.
Принимая пользователь, ориентированный на пользователя
Именно здесь появляется ориентированная на пользователя наблюдаемость. Подключив фронтальную телеметрию (основные веб-жизненные данные, сетевые события, исключения JavaScript и т. Д.) К реальным поведению пользователей, инженерные команды и продукты могут сотрудничать в отношении общего понимания фактического пользовательского опыта. Чтобы сделать это хорошо, вам нужны инструменты, которые преодолевают разрыв между высоким контекстом, пространством продукта с низким уровнем гранулизма и низким контекстом, инженерным пространством с высоким уровнем гранулизма.
Это закрывает цикл между производительностью системы и воздействием конечного пользователя, позволяя командам определять приоритеты улучшений, основанные не только на том, что сломано, но и на том, что действительно важно: ваши пользователи делают то, что они хотят делать.
Культурный сдвиг в инженерии
Существует также культурный сдвиг, чтобы поддержать это движение в направлении сплоченной, ориентированной на пользователя наблюдаемость.
Инженерные команды стали быстрее и эффективнее в области написания и отладки благодаря лучшей практике инструментов, автоматизации и развертывания. Выращивание этих проблем P0/1 означает, что они должны думать об оптимизации производительности через опыт пользователя. Естественный следующий шаг для инженерных команд, чтобы сесть за стратегическую таблицу. Лучшие продукты в мире работают, активные и совместные инженерные команды инвестировали в своих конечных пользователей.
Инструменты, которые влияют на то, как изменения в инженерном под руководством, такие как улучшение времени краски или сокращение длинных задач, влияют на вовлечение пользователей, создают петлю обратной связи, которая позволяет инженерам создавать с большей эмпатией для конечного пользователя, а не просто скорость.
Последние мысли
Столько, сколько мы, с точки зрения сборки, могут быть склонны к тому, чтобы силоть на нашу работу и обязанности, конечные пользователи не видят этого таким образом. Отказ — это сбой … задержка — задержка. Неважно, основная причина является плохим решением о дизайне или ошибкой рендеринга, потому что конечные пользователи не различают эти типы проблем. Смутное взаимодействие и отсроченный ответ кажутся одинаковыми.
Embrace предоставляет единственное ориентированное на пользователь решение об наблюдении за мобильным приложением, основанное на Opentelemetry. Предоставляя важную мобильную телеметрию между DevOps и командами мобильных инженеров, охватывает освещение реального влияния клиентов, а не только воздействия на сервер, чтобы добиться успеха в достижении SLO. Узнайте больше последних из Embrace Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech Moving быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Кейси Смит-старший менеджер по продуктам в Embrace, сосредоточенная на предоставлении инновационных, встроенных решений, которые помогают инженерам понимать технические показатели с помощью призры опыта реального конечного пользователя. Кейси является экспертом в решении сложных проблем, используя … Подробнее от Кейси Смит
